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Machine Learning. Intelligente Maschinen

Modulübersicht

Aufbau des Unterrichtsthemas

Das Material zum Unterrichtsthema Machine Learning“ gliedert sich in vier Module, in denen die Schüler*innen sich aus unterschiedlichen Blickwinkeln mit Machine Learning Algorithmen und Anwendungen auseinandersetzen. Sie analysieren im Verlauf der Module nicht nur ihr eigenes Nutzungsverhalten, sondern positionieren sich auch zu verschiedenen ethischen Fragestellungen, die in diesem Zusammenhang entstehen.

Modul 1 bietet einen Einstieg in ein grundsätzliches Begriffsverständnis und einen historischen Überblick über die Entwicklungen im Zusammenhang mit Machine Learning. Ausgehend von menschlichen Motivationen für Innovationen werden zudem technische Errungenschaften sowie soziale und gestalterische Neuerungen besprochen. Durch eine Betrachtung und Besprechung von konkreten ML-Anwendungsbeispielen wird eine kritische Auseinandersetzung mit der Thematik und die Reflexion eines eigenen Standpunkts ermöglicht.

Ausgewählte Inhalte aus diesem Modul bilden die Grundlage für die einführenden Unterrichtseinheiten in Modul 2 und Modul 3.

Modul 2 legt einen Schwerpunkt auf die Funktionsweise von ML-Anwendungen und bietet Gelegenheit, diese praktisch auszuprobieren und die Chancen und Risiken der neuen Möglichkeiten zu hinterfragen.

Modul 3 befasst sich mit unterschiedlichen ML-Anwendungen, die vielen Schüler*innen im Alltag direkt oder indirekt begegnen. Dabei sollen sie über ihre eigenen Erfahrungen mit diesen Anwendungen sprechen und ein Bewusstsein für die Durchdringung des Alltags mit lernenden Systemen erhalten.

Das abschließende Modul 4 stellt ein Vertiefungsmodul dar. Es sollte erst nach Absolvieren eines der anderen drei Module in der Klasse durchgeführt werden. In diesem Modul realisieren die Schüler*innen ein Zukunftsgespräch, um eine konstruktive Beteiligung am gesellschaftlichen Diskurs zu Fragestellungen zum Thema Machine Learning und Künstliche Intelligenz zu ermöglichen. Sie analysieren die aktuelle Situation aus verschiedenen Perspektiven und entwickeln weiterführende positive Gestaltungsideen für eine verantwortungsvolle digitale Zukunft.

Die Unterrichtseinheit ist so konzipiert, dass die einzelnen Unterrichtsthemen mit ihren Modulen sowohl im Stundenrhythmus an mehreren Schultagen als auch an einem Projekttag als Block durchgeführt werden können. Durch unterschiedliche methodische Vorschläge sowie optionale Arbeitsschritte lässt sich das Material flexibel an die zeitlichen Gegebenheiten in der Schule anpassen. Die Flexibilität ermöglicht Ihnen als Lehrkraft, individuell eine Auswahl zu treffen. Die Angaben über die Dauer einzelner Einheiten sind als Richtwerte zu verstehen. Es ist jederzeit möglich, lediglich einzelne Module der Unterrichts- einheit durchzuführen.

Zu allen Modulen und ihren Untereinheiten finden Sie Material- sowie Arbeitsblätter für die Umsetzung. Materialblätter bündeln Informationen, Definitionen, Texte für Analysen sowie Erkenntnisziele zu den jeweiligen Untereinheiten bzw. Themen. In ihrer Ausführlichkeit dienen die Materialblätter Lehrkften vor allem als Hintergrundmaterial und inhaltliche Basis ihrer Vorbereitung sowie als Recherchemittel zur Erarbeitung einer Thematik. Sie können jedoch auch z.B. für die Textanalyse oder die Arbeit mit Definitionen direkt von den Schüler*innen verwendet werden.

Arbeitsblätter können direkt im Unterricht von den Schüler*innen genutzt werden. Sie adressieren die Heranwachsenden, führen sie in den jeweiligen Arbeitsschritt ein und bieten die Möglichkeit, Inhalte zu erarbeiten und Ergebnisse festzuhalten. Die Arbeitsblätter sind so angelegt, dass sie leicht als Kopiervorlage vervielfältigt und eingesetzt werden können.

Modulübersicht

Modul 1 - Innovation und Machine Learning: Motivation und gesellschaftliche Verantwortung
Einleitung Modul 1
UE1-a Motivation für Innovation 45-70 Min.
UE1-b Maschinelles Lernen: Begriffsdefinition und historische Einordnung 45-60 Min.
UE1-c Ethik und gesellschaftliche Verantwortung 90-100 Min.
insgesamt 180-230 Min.
Modul 2 - Wie funktioniert Machine Learning?
Einleitung Modul 2
UE2-a

Einführung in Machine Learning 33 (*falls Modul 1 nicht durchgeführt wurde)

45 Min.
UE2-b

Wie lernen wir? Wie lernen Maschinen?

45 Min.
UE2-c

Machine Learning Anwendungen ausprobieren

45-90 Min.
UE2-d

Intelligente Roboter

45 Min.
insgesamt
180-225 Min.
Modul 3 - Machine Learning im Alltag
Einleitung Modul 3
UE3-a

Einführung in Machine Learning 45 (*falls Modul 1 nicht durchgeführt wurde)

45 Min.
UE3-b

Machine Learning im Alltag

45-90 Min.
UE3-c

Eigene Erfahrungen und Wünsche zu ML-Produkten 49 und -Diensten im Alltag

45 Min.
UE3-d

Machine Learning in unserem Alltag: Wertvolle Unterstützung oder bedenkliches Unterfangen? Ein Gespräch

45 Min.
 
insgesamt 180-225 Min.
Modul 4 - Intelligente Maschinen: Ein Zukunftsgespräch
Einleitung Modul 4
UE4-a

Phase 1: Vorbereitung des Zukunftsgesprächs

45 Min.
UE4-b

Phase 2: Das Zukunftsgespräch

45 Min.
UE4-c

Phase 3: Empfehlungen zum Umgang mit Machine Learning

25 Min.
UE4-d

 

Phase 4: Mensch und Maschine – ein Happy End? 20 Min.

 

insgesamt
135 Min